Cursos de aprendizaje automático

1736 Cursos

Features and Boundaries

Embárcate en un viaje con el curso iluminador ofrecido por la Universidad de Columbia a través de Coursera, titulado Características y Límites. Este currículo meticulosamente diseñado profundiza en las técnicas esenciales para detectar características y límites dentro de imágenes, estableciendo la base para tareas avanzadas de visión como la detecc.

Coursera

Free Online Course (Audit)

23 hours

On-Demand

Coursera

AI for Medical Diagnosis

Descubre el profundo impacto que la IA está teniendo en el campo médico con nuestro programa especializado, "IA para Diagnóstico Médico", disponible en Coursera. Este viaje de aprendizaje transformador está diseñado para aquellos en la intersección de la tecnología y la atención sanitaria, con el objetivo de aprovechar el poder de la inteligencia a.

Coursera

Free Online Course (Audit)

20 hours

On-Demand

Kadenze  Program

Music Information Retrieval

Explora el campo de vanguardia de la Recuperación de Información Musical con el Programa de Kadenze. Este curso especializado ofrece una mirada en profundidad a la capacidad de evaluar críticamente, comprender y aplicar algoritmos y sistemas detallados en publicaciones de investigación de la Conferencia Internacional de la Sociedad para la Recupera.

Kadenze  Program

Paid Course

96 hours

Arizona State University

Post Graduate Certificate in Data Science & Machine Learning

Eleva tu carrera con el Certificado de Postgrado en Ciencia de Datos & Aprendizaje Automático ofrecido por Arizona State University, en colaboración con Coursera. Este completo programa de 6 meses está meticulosamente diseñado para establecer una base sólida en Ciencia de Datos & Analítica, asegurando que comprendas las herramientas y técni.

Coursera  Degree

Paid Course

24 weeks, 6-8 hours a week

Stanford University

Stanford Seminar - Concepts and Questions as Programs

Explora la intersección de la IA, la ciencia cognitiva y la ingenio humano en el seminario fascinante de la Universidad de Stanford titulado "Conceptos y Preguntas como Programas". Esta presentación profundiza en cómo las estrategias humanas para resolver desafíos computacionales complejos pueden iluminar tanto la investigación en IA como los estud.

YouTube

Free Online Course

1 hour 18 minutes

On-Demand

Stanford University

Stanford Seminar - Training Classifiers with Natural Language Explanations

Descubre un enfoque innovador para el entrenamiento de clasificadores en el Seminario de Stanford sobre "Entrenamiento de Clasificadores con Explicaciones en Lenguaje Natural". Sumérgete en el mundo de BabbleLabble, un marco de trabajo extraordinario diseñado para revolucionar el entrenamiento de clasificadores utilizando explicaciones en lenguaje.

YouTube

Free Online Course

26 minutes

On-Demand

Udemy

Sentiment Analysis with NLP using Python and Flask

Embárcate en un viaje esclarecedor con el curso "Análisis de Sentimiento con NLP usando Python y Flask" ofrecido por Udemy. Este curso abarca los atractivos dominios del Análisis de Sentimiento y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), fortalecido por Python y Flask, proporcionando un proyecto práctico para solidificar tu aprendizaje. Al p.

Coursera

H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 1

Sumerja en el ecosistema H2O GenAI con el curso Visión General del Ecosistema - Nivel 1. Este curso integral le presenta las poderosas herramientas y técnicas del ecosistema H2O GenAI, guiado por Andreea Turcu, Jefa de Capacitación Global en H2O.ai, junto con conferencias de expertos Makers de H2O.ai. Explore las siguientes áreas clave: Op.

Coursera

H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1

Emprenda su viaje con los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) a través de nuestro curso de Nivel 1, diseñado tanto para novatos como para personas con algún conocimiento en aprendizaje automático. Adquiera una comprensión profunda de conceptos y técnicas críticas en modelado de lenguaje, guiado por Andreea Turcu, una especialista en edu.

Coursera

H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 3

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Usos del aprendizaje automático

El uso del aprendizaje automático ha tocado muchas áreas en nuestras vidas. Veamos los ejemplos más notable de la utilización de la inteligencia informática:

Asistente de voz Alisa. Este sistema, sin ayuda humana, siempre encontrará la respuesta a cualquier pregunta de interés, encenderá música, responderá la llamada y mucho más.

Seleccionar publicidad relevante en los navegadores no es un proceso fácil para una persona, pero sí para una computadora. El sistema analizará los datos de visualización y seleccionará lo que a un usuario en particular le gustará. El mismo sistema se utiliza en varios mercados: se ofrecen productos que una persona vio o compró.

Chatbots en varios diálogos. Por ejemplo, muchos bancos utilizan bots para resolver problemas de clientes. Es conveniente y rápido.

Seguridad de datos: los modelos de aprendizaje automático pueden identificar vulnerabilidades de seguridad de datos antes de que se conviertan en violaciones. Al analizar experiencias pasadas, los modelos de aprendizaje automático pueden predecir acciones futuras de alto riesgo para que el riesgo pueda mitigarse de manera proactiva.

Finanzas: Los bancos, los corredores de comercio y las empresas de fintech utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el comercio y proporcionar servicios de asesoramiento financiero a los inversores. Bank of America usa el chatbot Erica para automatizar el soporte al cliente.

Salud: El aprendizaje automático se usa para analizar grandes conjuntos de datos médicos para acelerar el descubrimiento de tratamientos y curas, mejorar los resultados de los pacientes y automatizar procesos rutinarios para prevenir errores humanos. Por ejemplo, IBM Watson utiliza minería de datos para proporcionar a los médicos datos que pueden usar para personalizar la atención del paciente.

Detección de fraude: la IA se utiliza en el sector financiero y bancario para analizar de forma autónoma un gran número de transacciones para identificar actividades fraudulentas en tiempo real. La empresa de servicios tecnológicos Capgemini dice que los sistemas de detección de fraudes que utilizan aprendizaje automático y análisis reducen el tiempo de investigación de fraudes en un 70% e incrementan la precisión de detección en un 90%.

Minorista: los investigadores y desarrolladores de IA están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar motores de recomendación de IA que hacen sugerencias de productos relevantes basados en las elecciones anteriores de los compradores, así como en datos históricos, geográficos y demográficos.

La reconocimiento facial en el metro ayudará a identificar a infractores o criminales en una gran masa de personas. Los observadores comunes no pueden manejar esta tarea. Pero una máquina que aprende rápidamente hará este trabajo sin problemas.

Qué necesitas para el aprendizaje automático (ML)?

Para aquellos interesados en la formación, hay varios requisitos que deben cumplirse para tener éxito en este campo. Entonces, aquí están los puntos principales que necesita saber sobre el curso de aprendizaje automático. Estos requisitos incluyen:

Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, Java, JavaScript, etc.

Conocimientos promedio de estadística y probabilidad.

Conocimientos básicos de álgebra lineal en el curso de aprendizaje automático. En un modelo de regresión lineal, se traza una línea a través de todos los puntos de datos, y esa línea se usa para calcular nuevos valores.

Comprensión del cálculo.

Conocimientos sobre cómo limpiar y estructurar datos en bruto en el formato deseado para reducir el tiempo requerido para la toma de decisiones.

Los cursos de aprendizaje automático de AI Education son la mejor elección!